本書(shū)是針對(duì)高等院校人文社會(huì)科學(xué)類專業(yè)學(xué)生編寫(xiě)的教材。本書(shū)堅(jiān)持在理論體系上保持完整性、嚴(yán)謹(jǐn)性、準(zhǔn)確性和簡(jiǎn)潔性，旨在幫助學(xué)生掌握一定的現(xiàn)代數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)，吸收數(shù)學(xué)思想與方法的精華，提升數(shù)學(xué)素養(yǎng)，加強(qiáng)數(shù)學(xué)技術(shù)應(yīng)用能力。 本書(shū)內(nèi)容分為三篇，共計(jì)10章。第一篇為微積分，共4章，內(nèi)容主要包括函數(shù)與極限、導(dǎo)數(shù)與微分、不定積分及定積分

本書(shū)聚焦軍士職業(yè)技術(shù)教育實(shí)戰(zhàn)化教學(xué)改革，落實(shí)立德樹(shù)人、為戰(zhàn)育人和學(xué)為中心的要求，由空軍預(yù)警學(xué)院、空軍勤務(wù)學(xué)院資深數(shù)學(xué)專業(yè)教師合作編寫(xiě)而成.內(nèi)容設(shè)計(jì)遵循注重課程基礎(chǔ)性、突出崗位針對(duì)性、增加手段實(shí)用性、強(qiáng)化育人協(xié)同性的編寫(xiě)理念，著力編寫(xiě)知識(shí)思政實(shí)驗(yàn)三位一體的新形態(tài)教材.本書(shū)共6章，主要介紹函數(shù)及其應(yīng)用、高等數(shù)學(xué)、解析幾何、

本書(shū)以應(yīng)用型本科高校人才培養(yǎng)為目標(biāo)，集應(yīng)用數(shù)學(xué)知識(shí)、數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)為一體，注重?cái)?shù)學(xué)建模思想方法，重視數(shù)學(xué)軟件在實(shí)際中的應(yīng)用，增加了許多實(shí)際案例和數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽題目，突出對(duì)學(xué)生的實(shí)踐性應(yīng)用能力的培養(yǎng)。本書(shū)主要內(nèi)容包括數(shù)學(xué)建模簡(jiǎn)介、MATLAB基礎(chǔ)、插值與擬合、微分方程、數(shù)學(xué)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)分析等。

本書(shū)分三部分：第一部分主要按照建立模型的數(shù)學(xué)方法介紹了微分方程模型、概率統(tǒng)計(jì)模型、和線性代數(shù)模型等；第二部分就數(shù)學(xué)建模的參賽基本準(zhǔn)備工作、參賽論文寫(xiě)作、注意事項(xiàng)、競(jìng)賽常用算法等競(jìng)賽資源進(jìn)行介紹；第三部分針對(duì)中國(guó)人口增長(zhǎng)模型、數(shù)碼相機(jī)定位等7個(gè)問(wèn)題結(jié)合參賽優(yōu)秀論文進(jìn)行介紹和解析。

本書(shū)由12個(gè)模塊組成：初等模型、微積分模型、線性代數(shù)模型、概率與統(tǒng)計(jì)模型、優(yōu)化模型、多元統(tǒng)計(jì)模型、綜合評(píng)價(jià)模型、時(shí)間序列模型、空間解析幾何模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、差分方程模型、灰色預(yù)測(cè)模型，每個(gè)模塊包括若干個(gè)項(xiàng)目，其中，初等模型包括13個(gè)項(xiàng)目，目的是在數(shù)學(xué)建模選修課或數(shù)學(xué)建模協(xié)會(huì)上使用。本書(shū)可供高職高專院校數(shù)學(xué)建模選修課使

本書(shū)對(duì)基于粗糙集的特征選擇進(jìn)行了綜合性的介紹。通過(guò)本書(shū)，讀者可以系統(tǒng)地研究粗糙集理論(RST)的各個(gè)領(lǐng)域，包括基礎(chǔ)知識(shí)、前沿概念以及基于粗糙集的特征選擇。本書(shū)還提供了基于粗糙集的API庫(kù)，可用于支持一些粗糙集概念和基于粗糙集的特征選擇的算法程序?qū)崿F(xiàn)。

本書(shū)系統(tǒng)介紹在信息系統(tǒng)簇或決策系統(tǒng)簇的F-粗糙集模型。本書(shū)定義了F-粗糙集上下近似、邊界區(qū)域，在F-粗糙集中提出了F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣，根據(jù)F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣分別提出了屬性約簡(jiǎn)算法，通過(guò)比對(duì)實(shí)驗(yàn)在UCI數(shù)據(jù)集、真實(shí)數(shù)據(jù)集和MATLAB生成數(shù)據(jù)集上完成，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與相關(guān)算法比較，F(xiàn)-鄰域粗糙集可

這本書(shū)的作者是非經(jīng)典邏輯、粗糙集理論和粒度計(jì)算領(lǐng)域的主要研究人員。不確定性條件下的人類推理由于其表征約束，不能很好地用經(jīng)典邏輯來(lái)解釋。非經(jīng)典邏輯如模態(tài)邏輯、多值邏輯、直覺(jué)邏輯、弗協(xié)調(diào)邏輯自亞里士多德以來(lái)，就得到了研究和發(fā)展。在這本書(shū)中，粗糙集理論從代數(shù)和非經(jīng)典邏輯角度進(jìn)行研究。在非經(jīng)典邏輯的基礎(chǔ)上，研究了粗糙集的邏輯;

1、本書(shū)對(duì)MATLAB進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和講解，力爭(zhēng)做到條理明晰，深入淺出，并配有大量實(shí)用的例子，達(dá)到快速入門(mén)和提高的目的。2、注重內(nèi)容的系統(tǒng)性與邏輯關(guān)系。先由淺入深地介紹MATLAB的使用基礎(chǔ)及其數(shù)據(jù)分析，然后詳細(xì)介紹了其數(shù)學(xué)建模及科學(xué)計(jì)算，最后介紹MATLAB的應(yīng)用部分。3、側(cè)重MATLAB求解實(shí)際的數(shù)學(xué)建模問(wèn)題，給

本書(shū)包括運(yùn)籌優(yōu)化、圖論模型、微分方程、隨機(jī)模擬和統(tǒng)計(jì)方法等傳統(tǒng)建模方法，同時(shí)還增設(shè)了智能優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度方法，可以滿足廣大讀者和參賽者的學(xué)習(xí)需求。本書(shū)算法實(shí)現(xiàn)以Python語(yǔ)言為主，每章內(nèi)容均有詳細(xì)的代碼，可以幫助讀者高效掌握Python編程實(shí)現(xiàn)算法。本書(shū)共包含19章，前兩章為基礎(chǔ)部分，分別為數(shù)學(xué)建模簡(jiǎn)介和